Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
товар №: 108807314

Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection

товар №: 108807314

KZT 37088

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from Великобритания

В наличии
Великобритания Импортировано из магазина UK

QTY:

Закажите сейчас и получите товар приблизительно Пятница, Октябрь 23
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Показать больше
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment

Информация о продукте

Shop Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection online at a best price in Kazakhstan. 1805129236
  • Build real-world Artificial Intelligence applications with Time Series data and Deep LearningTake your deep learning skills to the next level by mastering PyTorch with tens of Python recipesSolve forecasting problems and predict the future using advanced neural network architectures in PyTorchKey FeaturesLearn how to train accurate forecasting model using neural networks and real-world time seriesBuild advanced deep neural network architectures using PyTorchTackle several time series tasks, such as forecasting, classification, hierarchical forecasting, and anomaly detectionBook DescriptionMany real-world systems are captured through the lens of time series. The analysis and forecasting of time series has thus become a key aspect of several organizations. Deep learning is the hottest Artificial Intelligence technology. It leverages large amounts of data to build intricate and accurate forecasting models.This book is a comprehensive cookbook that guides you through the development of deep learning models for time series data using PyTorch. We start from the basic concepts behind time series analysis and the PyTorch framework. Then, we dive into the details of several time series problems, including forecasting, classification, anomaly detection, and hierarchical time series forecasting. You'll learn how to tackle these tasks with a set of code recipes.By the end of this book, you'll have a solid understanding of time series data problems and how to tackle them using deep learning based on PyTorch.What you will learnUnderstand main time series analysis concepts and how to apply them using pandasLearn about PyTorch and how to use it to build deep learning modelsExplore how to transform a time series for training transformers and other advanced deep neural networksUnderstand how to deal with various time series characteristics, such as trend, seasonality, or non-constant varianceTackle different kinds of forecasting problems, involving univariate, multivariate, or hierarchical time seriesUnderstand how to apply residual and convolutional neural networks for time series classification problemsLearn how to solve time series anomaly detection problems using auto-encoders and Generative Adversarial NetworksWho This Book Is ForIf you are a machine learning enthusiast or someone who wants to learn more about building forecasting applications using deep learning, this book is for you. In order to learn from this book, you should have basic knowledge of Python and machine learning.Table of ContentsGetting Started with Time SeriesGetting Started with kerasUnivariate Time Series ForecastingAdvanced Forecasting ProblemsAdvanced Deep Learning Architectures for Time Series ForecastingProbabilistic Time Series ForecastingDeep Learning for Time Series ClassificationDeep Learning for Time Series Anomaly Detection
Publisher Packt Publishing
Publication date 29 Mar. 2024
Language English
Print length 304 pages
ISBN-10 1805129236
ISBN-13 978-1805129233
Item weight 476 g
Dimensions 19.05 x 1.57 x 23.5 cm

ОПИСАНИЕ ТОВАРА

Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection

Есть вопрос? Пообщайтесь с нами в чате

Вопросы и ответы клиентов

  • вопрос: Как покупать Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch в Интернете на Ubuy?

    отвечать: Купить Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch онлайн на Ubuy очень просто.. Вам просто нужно найти товар, выбрать способ доставки при оформлении заказа и получить его до вашего места.
  • вопрос: Доступен ли Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch для покупок в Интернете в Kazakhstan?

    отвечать: Да, на Ubuy Kazakhstan вы можете купить этот товар по разумной цене.. Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch недоступен на месте, но вы можете доверить нам наши услуги экспресс-доставки.
  • вопрос: Сколько времени занимает получение товара после размещения заказа?

    отвечать: Время доставки заказанного вами товара зависит от того, что вы заказали, и выбранного вами способа доставки.. Ориентировочное время доставки указывается в процессе оформления заказа, так что будьте беззаботны при совершении покупок.

Higher Education Editorial Review

Редакционных отзывов не найдено

Customer Reviews & Ratings

3.8
11 оценки клиентов
  • 5 звезда
    57%
  • 4 звезда
    12%
  • 3 звезда
    0%
  • 2 звезда
    20%
  • 1 звезда
    11%

Оцените этот товар

Поделитесь своими впечатлениями

Product Price History

Важная информация

  • Ограничения: обратите внимание, что для товаров, поставляемых за границу, гарантия производителя может быть недействительной; обслуживание от производителя может быть недоступно; руководства по эксплуатации, а также инструкции и предупреждения о безопасности могут быть не на языках страны назначения; товары (и сопутствующие материалы) могут не быть разработаны в соответствии со стандартами, спецификациями и требованиями к маркировке страны назначения; товары также могут не соответствовать напряжению в стране назначения и другим электрическим стандартам (при необходимости требуется использование адаптера или преобразователя). Получатель несет ответственность за обеспечение законного ввоза товара в страну назначения. При заказе через Ubuy или его аффилированных лиц получатель является зарегистрированным импортером и должен соблюдать все законы и правила страны назначения.
  • Не все товары на Ubuy выставлены на продажу, поскольку Ubuy — это глобальная поисковая система. На товары распространяются законы в области экспорта и торговли.